Ingresso Gratuito Online al Corso di Apprendimento Automatico | Alison
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Data Analytics - Introduzione a Machine Learning - Rivisto

Comprendere l'apprendimento automatico e il suo utilizzo nei dati analytics con questa introduzione gratuita online al corso di machine learning.

Data Science
Gratuito
Questo corso gratuito di Machine Learning online vi introdurrà all'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è una parte essenziale dell'analytics dei dati. Con questo corso gratuito, sarai aggiornato con i più importanti argomenti di machine learning di oggi. A parte l'insegnarti sull'automazione, il corso copre anche l'apprendimento supervisore e non supervisore e ti introdurrà in importanti metodi di calcolo per aiutarti a trovare informazioni nascoste all'interno dei tuoi dati.
  • Durata

    1.5-3 Oras
  • Certificazione

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    Channel 9
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

View course modules

Description

Questo corso di analytics di dati online ti farà salire a velocità con l'apprendimento e i dati supervisori, l'apprendimento non supervisore e i dati, e l'apprendimento rinforzato. Guadagnerai anche una solida comprensione dei livelli di regressione lineare e di confidenza. Verrà mostrata come utilizzare Excel per eseguire una Ripetizione multipla, e sarà guidato attraverso le formule più importanti in modo chiaro e passo - passo in modo che non ci sia spazio per confusione o errore.

Next you imparerà i concetti di regolarizzazione e come evitare i programmi analitici dei dati di adattamento. Verrà quindi introdotto alle selezioni di sottoserie e verrà mostrato come distinguere tra R & sup2 e regolazione R & sup2. Entro la fine del corso avrete una chiara comprensione dell'approccio K-NN nei dati analytics e quando questo approccio dovrebbe essere utilizzato.

Se si vuole essere un lavoro professionale nelle aree dell'analytics o della scienza dei dati, o se si desidera semplicemente saperne di più sui metodi utilizzati nell'apprendimento automatico, non si passa a questo corso di analytics di dati. Il corso sarà utile anche per gli studenti che sono interessati all'informatica e vorrebbero saperne di più sull'analitica dei dati. Quindi, controllate il corso ora e mettetevi davanti ai vostri pari!

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Learning Outcomes

Avendo completato questo corso sarà possibile:


  • Definire la differenza tra apprendimento supervisore, apprendimento non supervisore e apprendimento rinforzato
  • Spiegare cosa è la regressione lineare
  • Descrivere quando è possibile utilizzare la regolarizzazione
  • Distinguere tra dati vigilati e non supervisori
  • Definire il livello di confidenza
  • Spiegare come utilizzare Excel per eseguire una Rigressione multipla
  • Spiegare le selezioni di sottoinsieme
  • Distinguere tra R ² e regolazione R ²
  • Descrivere l'approccio K-NN

Certification

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